我正在努力接近单词/词汇方法,将我的输入数据表示为我在keras中的神经网络模型的一个热矢量.我想建立一个简单的3层网络,但我需要帮助理解和开发一种方法,以文本的形式转换我的标记数据,sentinment有7个标签,范围为0-1,步长为0.2.我曾试图使用scikit的矢量化器,但它们过于严格,即

我正在尝试在长文本上运行pycorenlp并获得CoreNLP请求超时.您的文档可能太长错误消息.怎么解决？有没有办法增加StanfordCoreNLP的超时时间？我不想将文本分成较小的文本.这是我使用的代码：'''Fromhttps://github.com/smilli/py-corenlp/blob/master/example.py'''frompycoren

我试图构建一个实体解析系统,我的实体在哪里,(i)Generalnamedentities,thatisorganization,person,location,date,time,money,andpercent.(ii)Someotherentitieslike,product,titleofpersonlikepresident,ceo,etc.(iii)Corefererredentitieslike,p

我试图在Java中找到collocations(PDF).我知道NLTK有一个搭配模块,但不想使用Jython.我查看了OpenNLP和GATE,但他们似乎没有搭配查找器.有没有人知道实现了免费的开源搭配查找器在Java？解决方法:对我来说,最好的即用型算法是DragonToolkit中的xTract,它使用基本的统计搭配功能,

在进行自然语言处理中，需要对文章的中的语义进行分析，于是迫切需要一些模型去描述词汇的含义，很多人可能都知道word2vector算法，诚然，word2vector是一个非常优秀的算法，并且被广泛运用，为人们熟知，然而，从结果的优劣性来看，其实word2vector并非唯一的优秀方案，斯坦福大学提出的GloVe就是其中

如何从python的gensim加载LDA转换语料库？我尝试过的：fromgensimimportcorpora,modelsimportnumpy.randomnumpy.random.seed(10)doc0=[(0,1),(1,1)]doc1=[(0,1)]doc2=[(0,1),(1,1)]doc3=[(0,3),(1,1)]corpus=[doc0,doc1,doc2,doc3]dictionary=c

在wn.all_synsets(‘n’)中使用这个[xforx]我可以在NLTK的帮助下从Wordnet获取所有名词的所有名词.列表allnouns看起来像这个Synset(‘pile.n.01’),Synset(‘compost_heap.n.01’),Synset(‘mass.n.03’)等等.现在我可以使用allnouns[2]获得任何元素,这应该是Synset(‘mass.n.

 人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：1.纯算法类(1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法(4)降维算法(5)概率图模型算法(6)文本挖掘算法(7)优化算法(8)深

我在网页上做一些文本挖掘.目前我正在使用Java,但也许有更合适的语言来做我想要的.我想做的一些事情的例子：根据字母,数字,字母数字,符号等部分(字母,数字,符号等)确定单词的字符类型(有更多类型).根据统计数据发现停用词.根据统计数据和一些逻辑,发现一些语法类(动词,名词,介词

这是thisresponse的后续问题以及用户发布的伪代码算法.由于它的年龄,我没有对这个问题发表评论.我只想验证一个字符串是否可以拆分成单词.该算法不需要实际拆分字符串.这是相关问题的回复：LetS[1..length(w)]beatablewithBooleanentries.S[i]istrueifthewordw[

我正在尝试将我自己的简单自定义标记器与nltk默认标记器结合使用,在本例中为perceptron标记器.我的代码如下(基于thisanswer)：importnltk.tag,nltk.datadefault_tagger=nltk.data.load(nltk.tag._POS_TAGGER)model={'example_one':'VB''example_two':'NN'}tagger

假设我有一个文档语料库,我在其上运行LSA算法.如何使用应用SVD后获得的最终矩阵来语义聚类出现在我的文档语料库中的所有单词？维基百科说LSA可用于查找术语之间的关系.Python中是否有可用的库可以帮助我完成基于LSA语义聚类单词的任务？解决方法:尝试gensim(http:/adimrehurek.com/

我正在自学如何使用scikit-learn,我决定用自己的语料库开始secondtask.我手工获得了一些二重奏,让我们说：training_data=[[('this','is'),('is','a'),('a','text'),'POS'],[('and','one'),('one&#03

我正在使用wordnet为我的项目尝试词义消歧.作为项目的一部分,我想将派生的形容词或副词形式转换为它的根名词形式.例如美丽的==>美女精彩==>奇迹>我怎样才能做到这一点？除了wordnet之外还有其他任何提供这种转换的词典吗？>如果我可以将形容词的确切意义映射到具有确切意义的名词

我需要在葡萄牙语字符串上执行词干.为此,我使用nltk.word_tokenize()函数对字符串进行标记,然后单独生成每个单词.之后,我重建了字符串.它工作正常,但表现不佳.我怎样才能让它更快？字符串长度约为200万字.tokenAux=""tokens=nltk.word_tokenize(portugueseString)

我已经尝试了以下代码并安装从http://code.google.com/p/hunpos/downloads/listenglish-wsj-1.0hunpos-1.0-linux.tgz我已将文件解压缩到’〜/’目录当我尝试以下python代码时：importnltkfromnltk.tagimporthunposfromnltk.tag.hunposimportHunposTaggerimpor